본 연구는 한반도 기온변화를 분석하여 기후대의 변화와 도시지역에서의 기온분포의 시 공간적 특성을 파악하고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 1974년부터 2007년까지 34년간 남북의 기상관측소에서 수집된 자료를 활용하였다. 기온은 고도와 선형관계를 갖기 때문에 고도별 월별 기온단열감율을 계산하여 역거리가중법으로 500m 해상도의 분포도를 작성하였다. 도시화 지역에서의 자료는 연도별 인구변화와 기온변화를 비교 분석하였다. 기온의 연간상승율은 $0.0056^{\circ}C$로 계산되었는데, 1974년과 2107년에는 $2.14^{\circ}C$나 상승한 것으로 나타났다. 기온변화에 따라 온량지수로 구분한 기후대는 남부기후구가 90년대 이후 위도가 크게 상승하는 것으로 분석되었다. 도시지역의 평균기온상승은 80년대와 90년대에 $0.5-1.2^{\circ}C$ 상승한 것으로 분석되었다. 기온이 상승한 도시지역은 서울과 광역시 그리고 시단위 지역에서 나타났는데 이들 지역은 80년대와 90년대에 인구증가와 더불어 도시화와 산업화의 속도가 빠르게 진행된 지역이다. 북한의 경우는 평양, 안주시, 개천시, 혜산시에서도 인구증가와 더불어 기온상승 효과가 있는 것으로 나타났다. 도시의 기온상승은 식생에도 영향을 미쳐 소나무의 경우 겨울눈의 이차생장이 늦가을에 대도시의 도심부와 주변부에서 확인되고 있다. 미래의 기후변화에 대해 체계적인 접근과 대응책을 제시하기 위해서는 인덱스를 찾아 장기적인 연구가 필요하다.
드론은 항공에서 영상을 신속하게 촬영할 수 있기 때문에 재난 피해조사에 활용도가 높아지고 있다. 재난 피해조사를 위해서 드론영상과 기존의 정사영상을 상호 등록하여 피해면적을 추출해야 되는데 이 과정에서 시.공간해상도가 다른 두 영상을 등록해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 드론영상과 기존의 정사영상에서 추출한 선형쌍과 연관행렬을 이용하여 초기 영상변환을 수행하고, 초기 영상변환 된 결과를 정제하기 위해 선형을 이용하여 영상을 최종 등록하는 새로운 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론의 적용성을 평가하기 위해 인공지물이 있는 지역과 자연지역을 구분하여 실험을 수행하였다. 실험결과 인공지물과 자연지역에서 평균제곱근오차는 각각 1.29 픽셀과 4.12 픽셀로 나타났으며, 선형정보를 많이 추출할 수 있는 인공지물이 있는 지역에서 상대적으로 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다.
Ammonia emission from the agricultural sector contributes almost 78% of total ammonia emission in Korea. The current ammonia emission estimation method from fertilizer application has high uncertainty and needs to be improved. In this study, we propose an improvement method for estimating the amount of ammonia emission from agricultural land with improved spatiotemporal resolution using Farm Manager Registration Information System and criteria for the fertilizer. We calculated ammonia emissions by utilizing the 2020 cultivation area provided by Farm Manager Registration Information System for 55 kinds of upland crops cultivated in the field area of the farmland. As a result, soybeans were the most cultivated field crop in 2020, and the area of cultivated land was surveyed at about 77,021 ha, followed by sweet potatoes 22,057 ha, garlic 20004 ha, potatoes 17,512 ha, and corn 16,636 ha. The month with the highest ammonia emissions throughout the year was calculated by emitting 590.01 ton yr-1 in May, followed by 486.55 ton yr-1 in March. Hallim-eup in Jeju showed the highest ammonia emission at 117.50 ton yr-1.
기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.
본 연구는 화력발전소 배출로 인한 지표면 오염물질 농도의 시·공간적 영향을 실측 자료를 바탕으로 정량적으로 분석하려는 목적으로 수행되었다. 배출과 농도 관계의 정량적 분석을 위해 우선 기상 조건과 주변 배출원의 영향을 고려하였다. 이를 위해 자료의 선택과 관측지점 선정 과정을 제안하였고, 선정된 지표면 시·공간 자료에 K-Z 필터와 경험직교함수(EOF) 분석 기법을 적용하였다. 사용된 자료는 2014-2017년 4년의 기간 동안 당진과 태안 화력발전소 굴뚝 자동측정기기의 농도값을 이용하여 산출한 한 시간 평균 배출량 자료와 지표면 대기오염농도 측정망 자료이다. 기상 자료로는 최근 배포 중인 ERA5 재분석자료와 기상청 종관기상관측소 한 시간 평균 자료가 사용되었다. 발전소만의 영향이 최대한 보이도록 기상 효과와 지리적인 요인을 고려하여 선택한 시간대의 선정된 관측소 자료만을 이용하여 분석한 결과, 지표면 대기오염물질의 EOF 첫 번째 모드는 SO2, NO2, PM10 모두에 대해 97% 이상의 변동성을 설명하였다. 또한 지표면 농도장의 EOF 첫 번째 모드의 시계열은 화력발전소 배출과 유의미한 상관성을 보였다. 결과적으로 당진화력발전소 SO2, NO2, TSP 시간 당 배출량이 각각 10%가 감소하면, 남서풍 계열의 바람에 의해 직접 영향을 받는 서울 수도권 지표면 평균 SO2 농도는 0.468 ppb (R=0.384), NO2는 1.050 ppb (R=0.572), PM10은 2.045 ㎍ m-3 (R=0.343) 정도가 감소한다고 판단할 수 있다. 태안화력발전소의 경우, SO2, NO2, TSP 배출량을 각각 시간당 10% 씩 감축하면, SO2는 0.284 ppb (R=0.648), NO2는 0.842 ppb (R=0.683), PM10은 1.230 ㎍ m-3 (R=0.575) 정도가 감소될 수 있음을 확인하였다. 태안화력발전소는 당진화력발전소에 비해 수도권지역 농도에 미치는 영향은 작았으나, 상관관계는 더 높았다.
2000년 이후 빈번하게 발생하고 있는 봄 가뭄을 모니터링하기 위한 방법의 하나로 위성영상을 이용하여 제작한 식생지수의 변화를 통해 가뭄을 간접적으로 추정하는 연구가 수행되고 있다. 식생지수 기반의 가뭄 모니터링은 가뭄의 변화를 시 공간적으로 효과적으로 파악할 수 있다는 장점을 갖고 있으며 MODIS 영상과 같이 주기 해상도가 뛰어난 저해상도 위성영상의 활용 기반이 조성됨에 따라 가뭄모니터링을 위한 식생지수의 활용성은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 식생지수를 이용한 가뭄평가는 식생 활력에 영향을 주는 요소를 기상학적 요인으로 제한하고 있으나 실제 식생 스트레스를 초래하는 직 간접적인 원인은 매우 다양하며 이로 인해 식생지수를 이용한 가뭄평가는 다수의 불확실성이 내포되어 있다고 할 수 있다. 따라서 식생지수를 이용한 가뭄분석의 객관성을 확보하고 이를 활용한 가뭄모니터링 체계를 구축하기 위해서는 가뭄관리를 위해 활용되고 있는 대표적인 가뭄분석 도구와의 비교가 선행되어야 할 것이다. 본 연구에서는 대표적인 식생지수인 NDVI를 기상학적 가뭄지수인 PDSI, SPI와 비교하고 이들의 상관성을 제시함으로써 가뭄평가를 위한 식생지수의 활용성을 제시하고자 하였다. 연구결과 다중시기를 대상으로 NDVI와 지속기간 6개월의 SPI변화패턴은 유사하게 나타났으며 NDVI는 식생피복을 갖는 내륙지역에서 가뭄지수와 가장 높은 상관성을 갖는 것으로 나타났다.
The aim of this study is to evaluate the accuracy and variability of the oak pollen concentrations over the Seoul metropolitan region (SMR) simulated by the Community Multiscale Air Quality (CMAQ)-based pollen dispersion model, which is the CMAQ-pollen model integrated with the improved oak pollen emission model(PEM-oak). The PEM-oak model developed is based on hourly emission flux parameterization that includes the effects of plant-specific release, meteorological adjustment, and diurnal variations of oak pollen concentrations. A 33 day-run for oak pollen simulation was conducted by the CMAQ-pollen model with a 3 km spatial resolution for the SMR during the 2014 spring pollen season. Modeled concentrations were evaluated against the hourly measurements at three Burkard sampling sites. Temporal variations of oak concentrations were largely well represented by the model, but the quantitative difference between simulations and measurements was found to be significant in some periods. The model results also showed that large variations in oak pollen concentrations existed in time and space and high concentrations in the SMR were closely associated with the regional transport under strong wind condition. This study showed the effective application of the CMAQ-pollen modeling system to simulate oak pollen concentration in the SMR. Our results could be helpful in providing information on allergenic pollen exposure. Further efforts are needed to further understand the oak pollen release characteristics such as interannual variation of the oak pollen productivity and its spatio-temporal flowering timing.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
본 연구는 TOPLATS 지표해석모형의 물수지와 에너지수지 해석에 따른 수문기상성분 비교를 통해 그 적용성을 평가하는데 목적이 있다. 대상지역은 낙동강유역을 선정하였으며 2003~2012년에 대해 1시간, 1 km의 고해상도 수문기상성분을 산출하였다. 안동댐과 합천댐유역의 관측 일/월단위 댐유입량과 모의유량 비교하여 두 유역의 모의치가 관측값과 유사함을 보였다. 또한 C3와 C4지점의 에너지성분에 대한 Diurnally 분석을 수행한 결과 에너지수지 해석에 따른 순복사량, 현열, 잠열의 일중 변화패턴이 물수지 결과에 비해 정확도가 높은 것으로 나타났다. 특히 C4지점의 순복사량과 잠열의 평균제곱근 오차는 각각 22.18 $W/m^2$와 7.27 $W/m^2$로 매우 낮게 나타났다. 여름철과 겨울철의 계절평균 토양수분과 증발산량은 각각 36.80%, 33.08%와 222.40 mm, 59.95 mm로 산정되었다. 이상의 결과로부터 고해상도의 수문기상성분 모의 시 에너지수지 해석방법을 이용하는 것이 더 합리적인 것으로 판단되며 본 연구 결과는 공간수문기상정보를 활용한 홍수 및 가뭄 등의 재해기상 감시 및 예측에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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